与众不同的心理学-第38部分
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的事（见
Dudley，
1998）。例如，李维
（Leavy，
1992）的文章
中包括了对威廉·亨利·哈里森（
William Henry Harrison ）和
扎卡里·泰勒（
Zachary Tayl时）的比较，波尔克
（Polk）和卡
*安·兰德为美国已故的报纸专栏作家，以回答读者有关生活礼节及事故
的问题见长。
。 268 。与〃众〃不同的心理学
特（
Carter ），加菲尔德
（Garfield）和麦金利（
McKinley ），林
肯
（Lincoln）和杰克逊
（Jackson），尼克松
（Nixon）和杰斐
逊
（Jefferson），华盛顿（
Washington ）和艾森豪威尔
（ Eisenhower ），格兰特（
Grant）和尼克松
（Nixon），麦迪逊
（Madison）和威尔逊
（Wilson）等之间的相似之处。下面是关
于加菲尔德（
Garfield）和麦金和U
（McKinley ）之间惊人的相
似处：
l。他们俩都在俄亥俄州出生长大。
2。他们俩都是美国内战的老兵。
3。他们俩都在众议院任过职。
4。他们俩为了保护美国工业，都支持金本位制和关税保
护制。
5。他们俩的名字都有
8个字母。
6。他们俩都被来自纽约市的副总统取代（西奥多·罗斯福，
Theodore Roosevelt和切斯特·亚伦·阿墨，
Chester Alan
Arthur）。
7。罗斯福和阿瑟两个名字都有
17个字母。
8。两个副总统都蓄须。
9。他们俩都在任期第一年的
9月被枪杀。
10。他们的刺客，查尔斯·基埃图（
Charles Guiteau ）和利昂·
周格资（
Leon Czolgosz ）听起来都不像美国人的名字。
许多关于总统之间联系的列单都很类似。总之，在一个
人的一生的数十年中，由于人际交往及各类事件的复杂性，
在内藏着成千上万事件的取样空间里，任何两个人之间，如
第十一章偶然性在心理学中的作用。
269 。
果没有找到什么相似之处，那才是让人奇怪哪（
Martin ；
1998 ）。
懂得在什么时候，抑制对随机事件编造复杂的解释，是
具有实际意义的。作家艾图尔·嘉万迪（
Atul Gawande ）曾
描述了
1973年赎罪日（
Y om Kippur ）战争期间，认知心理学
家卡尼曼因提建议而遭到以色列空军部队批评的故事。两个
飞机中队出发了，回来后，一队损失了
4架飞机，另一队没有
损失。部队希望卡尼曼调查一下，之所以有这样的差异结果
是否是因为有特别的因素在起作用。卡尼曼并没有去做调查，
他仅仅运用了本章所谈到的逻辑去告诉以色列空军部队不要
浪费时间：〃卡尼曼知道如果空军长官真的去调查，他们将不
可避免地发现一些可测量到的差异，以致使自己非要做一些
举措来弥补这一差异〃
（Gawande ； 1999 ； p。37）。但是卡尼
曼知道，任何找到的因素都极有可能是虚幻的一一只是偶然
波动的结果而已。
个人的巧合
在我们个人的生活中，奇配的发生往往因为它们对我们具有
特殊的意义，而更不易归因于偶然了。产生这种倾向的原因有很
多，某些是动机性和情感性的，但还有一些是概率推理的失败。
我们通常不能意识到，奇配只是包括了众多〃平凡〃事件的一个
大事件库的一个非常小的部分而已。对某些人来说，奇配看起来
好像经常发生，但是它真的是经常发生吗？
请想一下，如果我们现在去分析在你个人生活中的奇配，
其结果会告诉我们什么呢？下面的例子引自马科斯和卡曼
。 270 。与〃众〃不同的心理学
（ 1980）。假定在某一天里，你参与的不同事件有
1∞个，这个
数目其实并不算多，设想一下我们是生活在一个多么复杂的现
代工业社会！实际上，
100个事件可能还少了一点儿。你看电
视、打电话、与人面谈、商定去工作或去商场的路线、做烦人
的家务、阅读吸收信息、在上班时完成复杂的任务等等。所有
这些事件都包含很多成分、而各成分又可以被看成是一个个可
以分开来记下的小事件，这样加起来，说一天中一个人涉及
100个事件，其实真不算多。不过，我们就拿
100个事件来作
例子吧。奇配是指其中两个事件不可思议地联系在一起了。那
么典型的一天中这
100件事之间共有多少不同的、两两匹配的
组合呢？用一个简单的公式来算一下，我们就可以得到，一天
中有
4950个不同的两两匹配，一年有
365天，天天如此。我们
知道，奇配是令人难忘的，比尔叔叔打来电话的那一天，你可
能几年不忘。假定你把在
10年期间所记得的所有奇配数出来，
也许也就六七件（或多或少，不同的人对奇配一词有不同的标
准）。这六七件是从一个多大的平凡事件库中出现的呢？每天
4950个两两匹配，乘以一年
365天，再乘以
10年，得
18067500
个匹配。总之，
10年中如果有
6个你认为是奇配的联系发生了，
就有
18067494个其他两两匹配，但也可能是奇配的联系也发
生了。所以，在你的生活中的一个奇配，其发生的概率是
。00000033 ！这样，在
1800万个事件联结中，只有
6个是奇配，
其实应该是不足为奇的了。罕见的事件确实发生了，它们也的
确是少见的，但是偶然这一因素保证了它们一定会发生（请回
想前面掷
5枚硬币的例子）。在我们的例子中，在你的身上发
生了
6件奇事，它们可能是巧合：两个相关事件基于偶然不可
第十一章偶然性在心理学中的作用。
271 。
思议的同时发生。
心理学家、统计学家以及其他科学家都指出，人们认为许
多奇配的少见程度是比实际上它们出现的频率要少得多。在→
篇副标题为〃为什么巧合的长臂没有看起来那么长？〃的文章
中，作者马丁·加德纳讨论了许多奇配并不是像通常所想像的
那样罕见这一事实（
Gardner； 1972）。著名的〃生日问题〃是
最好的例子。在一个
23人的班级里，有两个人同一天过生日的
概率是多少？大多数人会认为非常低。而实际上，
23人的班级
中，
2人同一天过生日的可能性是
50％！而
35人的班级，可能
性就更大了（概率大于
。80；见
Martin
； 1998）。所以，因为美
国历史上有
41位总统，其中詹姆斯·波尔克
（James
Polk）和
沃伦·哈丁（
Warren Harding ）两位是在同一天出生
（11月
2
日）这一事件联系，就没有什么了不起了。同样的，有
36位总
统都已过世，其中米勒德·菲尔莫尔（
Millard Fillmore ）和威
廉。
H 。塔夫脱（
William Howard Taft ）两位死于同一天（3月
8日），也不应令人惊讶，甚至还有另外
3位总统，约翰·亚当
斯
（John
Adams）、托马斯·杰菲逊
（Thomas
Jefferson）、詹姆
斯·门罗
（James
Monroe）都死于同一天，而这一天竟然是
7
月
4日，美国国庆节！你说奇不奇怪？其实不奇怪一一概率使
然而已。
这里所要表达的意思是，很多奇配其实并不奇特。心理
学家鲁马·范克
（Ruma
Falk）和唐·麦克格瑞格（
Don
MacGregor）研究了人们如何判断一件事是否值得感到惊讶
（ Falk & MacGregor ； 1983； Falk ； 1989）。他们研究的一个
重要发现是，在判断巧合事件时，我们是很自我中心的：人
。 272 。与〃众〃不同的心理学
们觉得发生在自己身上的巧合比发生在别人身上同样的巧合，
要来得更令他们惊讶。范克和麦克格瑞格（
1983 ）推测这一
结果的原因可能是〃我们常常认为自己是独特的、跟别人不
一样的，因而看不到发生在自己身上的事情，同样地也可能
发生在别人身上。换句话说，我们可能不容易看到，在一个
事件或情境中的自己，是可以换成为另外一个人的〃
（ p。501 ）。
接受错误以减少错误：临床式与精
人们在试图解释世界上发生的事时，往往不愿意承认偶然
因素的作用，这一现象实际上降低了我们对现实世界的预测能
力。在某个领域中，承认偶然因素的作用意味着研究者必须接
受一个事实，那就是，我们的预测不可能百分之百准确，我们
总是会犯错误。但有趣的是，承认我们的预测达不到百分之百
的准确度，实际上反而提高了整体预测的准确性。这昕起来好
像有点儿矛盾，但是事实确是如此：为了减少错误就必须接受
错误（
Dawes ； 1991； Einhorn ； 1986）。
〃接受错误以减少错误〃这一慨念可以通过在认知心理学
实验室里己经研究了数十年的一个非常简单的实验任务来说明
之（
Fantino & Esfandiari ； 2002； Gal & Baron ； 1996）。这个
实验任务是这样子的，被试被安排坐在两盏灯（一红一蓝）前，
实验者要求他们去预测每次实验测试时哪一盏灯会亮，被试要
参与很多次这样的测试，并按准确率给予一定的报酬。实际
上，所有的测试都是在
70％的次数亮红灯、
30％的次数亮蓝灯
第十一章偶然性在心理学中的作用。
273 。
的条件下进行的，两种灯是以随机顺序出现。实验过程中，被
试很快就感到红灯亮的次数比较多，因此也就在更多的测试中
预测红灯会亮。事实上，他们确实有在大约
70％的测试中预测
红灯会亮。然而，正如前面所讨论的，被试在实验过程中逐渐
发现并相信灯亮是有一定样式的，但却从没想过每一次哪一个
灯会亮本身却是随机的。因此，为了要使他们的预测百发百
中，他们就在红灯与蓝灯之间换选，但保持
70％的次数预测红
灯会亮，
30％预测蓝灯会亮。被试极少意识到，如果他们放弃
力求自己〃百发百中〃，他们的预测会更好一些！为什么会是
这样的呢？
让我们思考一下这一情境背后的逻辑。在以
70：
30的比
例随机点亮红灯或蓝灯的条件下，如果被试在
70％的测试中
预测红灯会亮，
30％的测试中预测蓝灯会亮，他的准确率会是
多少呢？我们将用实验中间部分的
100个测试来计算一一因为
那时被试已经注意到红灯亮的次数比蓝灯多，从而开始在
70％的测试中预测红灯会亮了。因为在
100次测试中有
70次
红灯亮了，被试在这
70次中有
70％的准确率（因为被试在
70％
的测试中预测红灯会亮），也就是说，被试在
70次中有
49次
正确的预测；
100次测试中有
30次蓝灯亮了，被试在这
30次
中有
30％的准确率（因为被试在
30％的测试中预测蓝灯会
亮），也就是说，被试在
30次中有
9次正确的预测。因而，在
100次测试中，被试的正确预测是
58次（
49次加
9次）。但是，
请注意，这是多么可怜的成绩啊！如果在被试注意到哪一盏灯
亮得比较多后，就总是预测是那盏灯会亮一一在本实验中，就
是注意到红灯亮的次数比较多，据此就总是预测红灯会亮（姑
。 274 。与〃众〃不同的心理学
且把它称之为〃百分之百红灯策略〃），那么，他在
100次测试
中会有
70次正确的预测。虽然在蓝灯亮的
30次测试里，被试
将没有一次正确的预测，但是总准确率仍然高达
70％一一比
在红灯与蓝灯之间换选，以追求〃百发百中〃之
58％的准确
率要高
12个百分点。
然而，百分之百红灯策略所取得的、较高的准确率是要付出
代价的：必须放弃要〃百发百中〃的雄心。（显然的，虽然明知
有时蓝灯会亮，被试还总是预测红灯会亮，本身已表明他已经失
去在蓝灯亮的测试中命中的机会）。这就是接受错误以减少错
误！放弃在预测每一单一事件时不犯错误的想法，会让被试获得
更高的总体准确度。同理，如果在预测人类的行为时，有一定的
准确度，有时就要接受错误以减少错误，也就是，在依靠一般性
的原则来做出比较准确的预测的同时，也要承认我们是不能在每
一个单一事件上都预测准确的。
但是，接受错误以减少错误，说来容易，做起来难。心理
学这一领域里，人们花了
40年时间，来研究临床式预测和精算
式预测这一课题，就是有关〃做起来难〃的最好例子。精算式
预测（
actuarial prediction ）是指依据由统计资料中分析出来的群
体趋势，所作的预测。在本章一开始时所讨论的群体（也就是
总体）预测就是属于这种预测。一种简单的精算式预测是，针
对凡是具有某种特征的所有个体，做出相同的结果预测。例如，
预测不吸烟者的寿命�
